JSON est-il vraiment dépassé pour les appels LLM ?

JSON n’est pas mort, mais il montre ses limites pour les appels LLM. TOON s’impose comme une alternative plus claire et robuste. Découvrez pourquoi et comment TOON change la donne face aux contraintes des modèles de langage.

3 principaux points à retenir.

• JSON reste courant mais peine à exprimer les attentes précises des LLM.
• TOON propose un langage structuré et explicite pour interagir avec les LLM.
• Adopter TOON améliore l’efficacité et la fiabilité des appels LLM dans les workflows IA.

Pourquoi JSON montre-t-il ses limites avec les LLM ?

JSON, ce format si réputé pour sa simplicité et son universalité, pose de réelles difficultés lorsqu’il est question d’interactions avec les LLM (Large Language Models). Pourquoi ? C’est simple : l’ambiguïté inhérente de JSON peut mener à des confusions majeures, surtout lorsqu’il s’agit de transmettre des intentions précises et des contraintes de sortie. Dans le cadre du prompt engineering, cette ambiguïté se transforme en véritable casse-tête.

Imaginez un scénario où vous souhaitez faire appel à un LLM pour obtenir des recommandations de films. En utilisant un format JSON tout simple, vous pourriez avoir quelque chose comme :

{
  "genre": "science-fiction",
  "année": 2020
}

Le problème ici réside dans l’interprétation du champ « année ». Peut-on vraiment affirmer que le LLM comprendra que cela se réfère à des films sortis en 2020, sans prendre en compte des critères supplémentaires ? La réponse est non. Les modèles peuvent très bien générer une liste qui mélange des films récents et des classiques, ce qui va à l’encontre de votre intention initiale.

Une autre difficulté est l’absence de formatage explicite dans JSON. Prenez par exemple une requête qui demande une sortie sous forme de tableau. JSON n’offre pas de moyens clairs pour préciser le format en sortie, ce qui peut entraîner une sortie malformatée. Cela pose problème dans les applications nécessitant des interactions claires et structurées, surtout lorsque la précision est cruciale. Les erreurs fréquentes de compréhension engendrent une perte de confiance dans le modèle, car les résultats générés peuvent sembler erronés ou imprécis.

Ainsi, les limites de JSON ne sont pas uniquement techniques ; elles impactent directement l’efficacité et la fiabilité des applications qui en dépendent. Pour qu’un LLM soit réellement performant, il faut dépasser cette approche traditionnelle et développer des formats de données qui intègrent explicitement les attentes en matière d’interprétation et de structure. La tendance vers des alternatives plus sophistiquées devient alors une nécessité plutôt qu’un luxe.

Qu’est-ce que TOON et comment améliore-t-il les appels aux LLM ?

Le TOON, ou Task-Oriented Output Notation, c’est un peu comme la nouvelle star du langage de balisage, mais avec une mission précise : structurer les sorties des modèles de langage. Forget JSON et ses ambiguïtés ! TOON se démarque grâce à sa syntaxe claire, ses balises explicites, son typage des données, ses contraintes de format et la priorisation des tâches.

Alors, concrètement, pourquoi faire ce saut vers TOON ? Imaginez un monde où les réponses de votre modèle de langage sont plus précises, moins sujettes à interprétation et parfaitement calibrées pour vos besoins. Grâce à TOON, chaque sortie est, par nature, plus respectueuse de l’intention d’origine. Le système élimine les ambiguïtés présentes dans JSON, qui peut parfois ressembler à un casse-tête pour en tirer des informations réellement utiles.

Pour illustrer, prenons un exemple. En utilisant TOON, vous pourriez structurer un prompt comme suit :

{ 
  "task": "generate_report", 
  "report_type": "sales", 
  "date_range": "Q1 2023", 
  "output_format": "summary" 
}

Au lieu de jongler avec des paires clé-valeur dans JSON, TOON vous offre un cadre qui priorise l’tâche à accomplir. Le résultat ? Un rapport qui peut être généré de manière plus fluide et rapide, tout en minimisant les erreurs. Vous avez déjà essayé d’interroger un LLM avec du JSON, n’est-ce pas ? Parfois, il faut plus d’un coup d’essai pour obtenir la réponse escomptée. Avec TOON, c’est comme si vous aviez un GPS au lieu d’une carte routière mal dessinée.

Un autre avantage de TOON réside dans sa capacité à faciliter la validation automatisée des réponses. En structurant vos données de manière explicite, les systèmes peuvent vérifier la conformité des réponses de manière plus efficace. C’est un gain de temps inestimable dans un environnement où l’agilité est cruciale. Bref, TOON semble être la clé pour maximiser l’efficacité lors des appels aux LLM.

Comment intégrer TOON dans vos projets LLM concrets ?

Il est temps de plonger dans l’intégration de TOON dans vos projets LLM concrets, et croyez-moi, c’est une bonne idée. TOON se présente comme une alternative efficace au JSON pour structurer vos appels d’API LLM, surtout pour OpenAI et Hugging Face. Mais concrètement, comment cela fonctionne ?

Commençons par un exemple simple en Python. Tout d’abord, il vous faut installer la bibliothèque requests si ce n’est pas déjà fait :

pip install requests

Voici un exemple de code qui montre comment structurer un prompt avec TOON, envoyer la requête et parser la réponse :

import requests

def call_llm_with_toon(prompt):
    url = "https://api.your-llm-provider.com/v1/generate"
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}

    payload = {
        "data": {
            "prompt": prompt,
            "model": "gpt-3.5-turbo",
            "temperature": 0.7
        }
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["output"]
    else:
        raise Exception("Error calling LLM: " + str(response.status_code))

prompt = "Générer une fonction Python pour trier une liste"
output = call_llm_with_toon(prompt)
print(output)

Pour migrer progressivement de JSON vers TOON, commencez par tester des prompts simples avec TOON tout en continuant d’utiliser votre structure JSON existante. Cela vous permet de mieux évaluer les différences de performance sans tout bouleverser. Voici quelques bonnes pratiques :

• Testez en parallèle : Comparez les résultats obtenus avec TOON et ceux provenant de JSON pour des requêtes identiques.
• Documentez vos résultats : Gardez une trace des réponses pour analyser ce qui fonctionne mieux.
• Priorisez les cas d’usage : Identifiez les tâches les plus adaptées à TOON, comme la génération d’analyses de données ou des réponses normées, qui bénéficient d’une structure plus intuitive.

En fin de compte, TOON se révèle particulièrement utile dans des contextes où vous avez besoin de générer du contenu de manière contrôlée, que ce soit pour le code ou des analyses de données. Les cas d’usage types incluent la création de modèles d’analyse récurrente et la génération de réponses normées, ce qui peut considérablement améliorer l’expérience utilisateur.

Pour résumer les différences entre TOON et JSON, je prépare un tableau ci-dessous :

En balayant cette comparaison, vous réaliserez peut-être que TOON pourrait bien être le choix judicieux pour vos projets. Pour des détails supplémentaires, n’hésitez pas à consulter cet article complet sur l’avenir des appels LLM.

Faut-il définitivement délaisser JSON au profit de TOON pour vos interactions LLM ?

JSON, toujours utile, montre ses failles quand il s’agit de communiquer des instructions précises aux modèles de langage. TOON s’impose comme un langage dédié, pensé pour lever toute ambiguïté et garantir un contrôle strict des sorties. Pour vous, qui cherchez fiabilité et efficacité dans vos projets LLM, adopter TOON n’est pas un luxe mais une nécessité. Cela vous évitera des erreurs coûteuses, facilitera l’automatisation et ouvrira la voie à des interactions plus intelligentes. À vous de jouer maintenant, quelle sera votre stratégie pour dompter les LLM ?

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est consultant et formateur expert en Analytics, Data, Automatisation et IA. Fort de nombreuses années à développer et intégrer des solutions IA (OpenAI API, LangChain) dans les workflows métier, il partage ses retours d’expérience pratiques pour transformer les défis techniques en opportunités métier. Responsable de l’agence webAnalyste et de l’organisme Formations Analytics, il accompagne les entreprises en France, Suisse et Belgique vers une adoption intelligente et concrète des technologies IA.